Spike-timing and mean-rate coding of the temporal fine structure and envelope cues in real words
Notice bibliographique
Résumé
A number of studies over the past decade have argued for the importance of temporal fine structure (TFS) cues for the perception of consonants. However, recent investigations indicate that TFS cues from consonants may largely be converted into envelope (ENV) cues by narrowband cochlear filtering, such that these cues are conveyed by the mean-rate response of auditory nerve fibers rather than spike-timing cues. However, these studies used nonsense VCV syllables, and this result may not generalize to real words in which the patterns of ENV and TFS cues may be substantially different, and in which lexical context may play a role. In this study, we used a computational model of the auditory periphery and neural-based speech intelligibility predictors to investigate the TFS and ENV representation of real words from the NU-6 database. Spike-timing and mean-rate cues were evaluated for “auditory chimaeras” created from this database, in which the TFS of one signal is mixed with the ENV of another. The results indicate that the chimaera processing has a bigger impact in general on the mean-rate representation of phonemes than on the spike-timing representation, and inclusion of the spike-timing cues gives better predictions of phoneme perception. [Funded by NSERC of Canada.]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».